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一、Kafka 工作流程及文件存储机制

1. Kafka 工作流程

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Kafka 中消息是以 topic 进行分类的,生产者生产消息,消费者消费消息,都是面向 topic的。
topic 是逻辑上的概念,而 partition 是物理上的概念,每个 partition 对应于一个 log 文件,该 log 文件中存储的就是 producer 生产的数据。Producer 生产的数据会被不断追加到该log 文件末端,且每条数据都有自己的 offset。消费者组中的每个消费者,都会实时记录自己消费到了哪个 offset,以便出错恢复时,从上次的位置继续消费。

2. Kafka文件存储机制

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由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾,为防止 log 文件过大导致数据定位效率低下,Kafka 采取了分片和索引机制,将每个 partition 分为多个 segment。每个 segment对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。这些文件位于一个文件夹下,该文件夹的命名规则为:topic 名称+分区序号。例如,first 这个 topic 有三个分区,则其对应的文件夹为 first-0,first-1,first-2。

3. index文件和log文件详解

00000000000000000000.index
00000000000000000000.log
00000000000000170410.index
00000000000000170410.log
00000000000000239430.index
00000000000000239430.log

index 和 log 文件以当前 segment 的第一条消息的 offset 命名。下图为 index 文件和 log文件的结构示意图。
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“.index”文件存储大量的索引信息,“.log”文件存储大量的数据,索引文件中的元数据指向对应数据文件中 message 的物理偏移地址和数据长度。

二、Kafka 生产者

1. 分区策略

1. 分区的原因

  1. 方便在集群中扩展,每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器,而一个 topic又可以有多个 Partition 组成,因此整个集群就可以适应任意大小的数据了;
  2. 可以提高并发,因为可以以 Partition 为单位读写了。

2. 分区的原则

我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。
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  1. 指明 partition 的情况下,直接将指明的值直接作为 partiton 值;
  2. 没有指明 partition 值但有 key 的情况下,将 key 的 hash 值与 topic 的 partition数进行取余得到 partition 值;
  3. 既没有 partition 值又没有 key 值的情况下,第一次调用时随机生成一个整数(后面每次调用在这个整数上自增),将这个值与 topic 可用的partition 总数取余得到 partition值,也就是常说的 round-robin 算法。

2. 数据可靠性保证

为保证 producer 发送的数据,能可靠的发送到指定的 topic,topic 的每个 partition 收到producer 发送的数据后,都需要向 producer 发送 ack(acknowledgement 确认收到),如果producer 收到 ack,就会进行下一轮的发送,否则重新发送数据。
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1. 副本数据同步策略

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Kafka 选择了第二种方案,原因如下:

  1. 同样为了容忍 n 台节点的故障,第一种方案需要 2n+1 个副本,而第二种方案只需要 n+1个副本,而 Kafka 的每个分区都有大量的数据,第一种方案会造成大量数据的冗余。
  2. 虽然第二种方案的网络延迟会比较高,但网络延迟对 Kafka 的影响较小。

2. ISR

采用第二种方案之后,设想以下情景:leader 收到数据,所有 follower 都开始同步数据,但有一个 follower,因为某种故障,迟迟不能与 leader 进行同步,那 leader 就要一直等下去,直到它完成同步,才能发送 ack。这个问题怎么解决呢?
Leader 维护了一个动态的 in-sync replica set (ISR),意为和 leader 保持同步的 follower 集合。当 ISR 中的 follower 完成数据的同步之后,leader 就会给 follower 发送 ack。如果 follower长时间 未 向 leader 同 步数据,则该follower将被踢出ISR,该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定。Leader 发生故障之后,就会从 ISR 中选举新的 leader。

3. ack 应答机制

对于某些不太重要的数据,对数据的可靠性要求不是很高,能够容忍数据的少量丢失,所以没必要等 ISR 中的 follower 全部接收成功。
所以 Kafka 为用户提供了三种可靠性级别,用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡,选择以下的配置。

acks 参数配置:
acks: 0:producer 不等待 broker的ack,这一操作提供了一个最低的延迟,broker 一接收到还没有写入磁盘就已经返回,当 broker 故障时有可能丢失数据;

1:producer等待broker的ack,partition 的 leader 落盘成功后返回 ack,如果在 follower同步成功之前 leader 故障,那么将会丢失数据;

acks = 1 数据丢失案例
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-1(all):producer 等待 broker 的 ack,partition 的 leader 和 follower 全部落盘成功后才返回 ack。但是如果在 follower 同步完成后,broker 发送 ack 之前,leader 发生故障,那么会造成数据重复。

acks = -1 数据重复案例
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4. 故障处理细节(Log文件中的HW和LEO)

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  1. LEO:指的是每个副本最大的 offset;
  2. HW:指的是消费者能见到的最大的 offset,ISR 队列中最小的 LEO。

1. follower 故障

follower 发生故障后会被临时踢出 ISR,待该 follower 恢复后,follower 会读取本地磁盘记录的上次的 HW,并将 log 文件高于 HW 的部分截取掉,从 HW 开始向 leader 进行同步。等该 follower 的 LEO 大于等于该 Partition 的 HW,即 follower 追上 leader 之后,就可以重新加入 ISR 了。

2. leader 故障

leader 发生故障之后,会从 ISR 中选出一个新的 leader,之后,为保证多个副本之间的数据一致性,其余的 follower 会先将各自的 log 文件高于 HW 的部分截掉,然后从新的 leader同步数据。

注意:这只能保证副本之间的数据一致性,并不能保证数据不丢失或者不重复。

3. Exactly Once 语义

将服务器的 ACK 级别设置为-1,可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据,即 AtLeast Once 语义。相对的,将服务器 ACK 级别设置为 0,可以保证生产者每条消息只会被发送一次,即 AtMost Once 语义。
AtLeast Once 可以保证数据不丢失,但是不能保证数据不重复;相对的,At Least Once可以保证数据不重复,但是不能保证数据不丢失。但是,对于一些非常重要的信息,比如说交易数据,下游数据消费者要求数据既不重复也不丢失,即 Exactly Once 语义。
在 0.11 版本以前的 Kafka,对此是无能为力的,只能保证数据不丢失,再在下游消费者对数据做全局去重。对于多个下游应用的情况,每个都需要单独做全局去重,这就对性能造成了很大影响。
0.11 版本的 Kafka,引入了一项重大特性:幂等性。所谓的幂等性就是指Producer不论向 Server 发送多少次重复数据,Server 端都只会持久化一条。幂等性结合 AtLeast Once 语义,就构成了 Kafka 的 Exactly Once 语义。即:
AtLeast Once + 幂等性 = Exactly Once
要启用幂等性,只需要将 Producer 的参数中enable.idompotence 设置为 true即可。Kafka的幂等性实现其实就是将原来下游需要做的去重放在了数据上游。开启幂等性的 Producer 在初始化的时候会被分配一个 PID,发往同一 Partition 的消息会附带 Sequence Number。而Broker 端会对<PID, Partition, SeqNumber>做缓存,当具有相同主键的消息提交时,Broker只会持久化一条。
但是 PID 重启就会变化,同时不同的 Partition 也具有不同主键,所以幂等性无法保证跨分区跨会话的 Exactly Once。

Q.E.D.


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